package com.me.springcloud.rxjava;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

import rx.Observable;
import rx.Subscriber;
import rx.schedulers.Schedulers;

//Schedulers.immediate(): 直接在当前线程运行，相当于不指定线程。这是默认的 Scheduler。
//Schedulers.newThread(): 总是启用新线程，并在新线程执行操作。
//Schedulers.io(): I/O 操作（读写文件、读写数据库、网络信息交互等）所使用的 Scheduler
//行为模式和 newThread() 差不多，区别在于 io() 的内部实现是是用一个无数量上限的线程池，可以重用空闲的线程，
//因此多数情况下 io() 比 newThread() 更有效率。不要把计算工作放在 io() 中，可以避免创建不必要的线程。
//Schedulers.computation(): 计算所使用的 Scheduler。这个计算指的是 CPU 密集型计算，即不会被 I/O 等操作限制性能的操作，
//例如图形的计算。这个 Scheduler 使用的固定的线程池，大小为 CPU 核数。
//不要把 I/O 操作放在 computation() 中，否则 I/O 操作的等待时间会浪费 CPU

//有了这几个 Scheduler ，就可以使用 subscribeOn() 和 observeOn() 两个方法来对线程进行控制了。 
//* subscribeOn(): 指定 subscribe() 所发生的线程，即 Observable.OnSubscribe 被激活时所处的线程。或者叫做事件产生的线程。
//* observeOn(): 指定 Subscriber 所运行在的线程。或者叫做事件消费的线程。
public class HelloWorld {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		test2();
	}

	public static void test4() throws Exception {

		// 结束时打印Cancelled
//		Flowable.just(1, 2, 3, 4).doOnCancel(() -> System.out.println("Cancelled!")).take(3).subscribe(System.out::println);
		// 每秒跑一次
		Observable.interval(1, 1, TimeUnit.SECONDS).take(3).subscribe(t->System.out.println("adu" + t.toString()));
//		System.out.println("xx="+Observable.interval(0, 100, TimeUnit.MILLISECONDS).take(3).filter(n-> n ==2).toBlocking().toFuture().get());

//		Flowable.fromCallable(() -> {
//			Thread.sleep(1000); // imitate expensive computation
//			return "Done";
//		}).subscribeOn(io.reactivex.schedulers.Schedulers.io()).observeOn(io.reactivex.schedulers.Schedulers.single()).subscribe(System.out::println,
//				Throwable::printStackTrace);
		Thread.sleep(5000L);
	}

	public static void test3() throws Exception {
		Observable.just(1, 2, 3, 4).subscribeOn(Schedulers.io()).observeOn(Schedulers.newThread()).subscribe(System.out::println);
		Thread.sleep(3000L);
	}

	public static void test2() {
		Subscriber<String> observer = new Subscriber<String>() {

			public void onStart() {
				System.out.println("onStart!");
			}

			@Override
			public void onNext(String s) {
				System.out.println("Item: " + s);
			}

			@Override
			public void onCompleted() {
				System.out.println("Completed!");
			}

			@Override
			public void onError(Throwable e) {
				System.out.println("Error!");
			}
		};

		Observable observable = Observable.create(new Observable.OnSubscribe<String>() {
			@Override
			public void call(Subscriber<? super String> subscriber) {
				subscriber.onNext("Hello");
				subscriber.onNext("Hi");
				subscriber.onNext("Aloha");
				subscriber.onCompleted();
			}
		});

		observable.subscribe(observer);
		// 观察者 subscriber.onStart();
		// call
		// 将传入的 Subscriber 作为 Subscription 返回。这是为了方便 unsubscribe().
	}

	public static void test1() {
//		Flowable.just("Hello world").subscribe(System.out::println);

//		Flowable.fromCallable(() -> {
//			Thread.sleep(1000); // imitate expensive computation
//			return "Done";
//		}).subscribeOn(Schedulers.io()).observeOn(Schedulers.single()).subscribe(System.out::println, Throwable::printStackTrace);
//
//		System.out.println("finish=================");
//		Thread.sleep(2000);

//		Flowable.range(1, 10).observeOn(Schedulers.computation()).map(v -> v * v).blockingSubscribe(System.out::println);

//		Flowable.range(1, 10).flatMap(v -> Flowable.just(v).subscribeOn(Schedulers.computation()).map(w -> w * w)).blockingSubscribe(System.out::println);
//		Flowable.range(1, 10).parallel().runOn(Schedulers.computation()).map(v -> v * v).sequential().blockingSubscribe(System.out::println);
	}
}